Appia의 IT세상

이번 포스팅은 파이썬[Python] Pandas의 데이터 컨테이너인 Series, DataFrame을 루프 돌리는 것에 대해서 한번 살펴보고자 합니다. 실제 많은 기본적인 반복문에 대해서 사용자들이 사용할 줄 알 것이라고 생각합니다. 하지만, 관련해서 혹시 알아보고자 하신다면, 다음 링크를 참조하시길 바랍니다. 파이썬[Python] 004 분기문(조건문), 반복문 파이썬[Python] 004 분기문(조건문), 반복문 분기문(조건문) 흔히들 갈림길 또는 조건에 의해서 하나를 선택해야 하는 경우가 생깁니다. 프로그래밍을 하다 특정 조건에서만 실행되는 명령이 있고, 경우에 따라서는 그 조건이 부합할 때, 부합하지 않을 때,.. appia.tistory.com 앞서서 Pandas에서 살펴보면서, Series/D..

이번 포스팅에서는 Pandas에서 자주 사용하는 Reindex에서 대해서 살펴보고자 합니다. Reindex는 가장 쉽게 Row/Column의 Label 값을 변경하는 데 가장 많이 사용됩니다. 하지만, 이 외에도 다른 DataFrame의 구조에 맞게 변경 시킨는 방법등에도 사용이 됩니다. 그래서 이 Reindex에 대해서 간단히 예제를 통해서 어떻게 사용되는 지 살펴보겠습니다. 먼저, Column과 Index의 구조를 바꾸는 방법으로 Reindex를 사용합니다. 그럼 먼저 다음 예시를 한번 살펴보겠습니다. example) import pandas as pd # Series 생성 ds = {'Name': pd.Series(['Choi', 'Lee', 'Lee', 'Choi','Kim']), 'Age': p..

이전 포스팅에서는 Pandas에 데이터 컨테이너인 DataFrame/Series를 대해 생성하고, 이에 대한 기본 메소드들에 대해서 살펴봤습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 데이터 컨테이너와 함께 기술 통계에서 사용되는 메소드들에 대해서 살펴보고자 합니다. 그럼 기술 통계[descriptive statistics]란 무엇일까요? 기술 통계는 측정이나 수집한 테이터를 정리, 표현 요약, 해석등을 통해 자료의 특성을 설명하는 통계 기법을 말하고 있습니다. 그럼 간단히 기술적 통계에 사용되는 메소드에 대해서 다음 표에서 간단히 살펴보겠습니다. Method Description count() 각 컬럼의 개체수 sum() 값의 합계 mean() 값의 평균 값 리턴 median() 값의 중간 값 리턴 mode() 최..

이번 포스팅은 Pandas에서 사용되는 데이터 컨테이너를 사용하는 메소드에 대해서 간단히 살펴보고자 합니다. 저희는 앞서서 Series에 대해서 간단히 살펴봤습니다. 이번 포스팅에서는 Series관련해서만 포스팅하고, 이와 별개로 DataFrame 관련해서 추가로 포스팅 예정입니다. 혹 궁금하시거나 필요로 하시는 분들은 간단한 생성 및 개념에 대해서 다음 링크를 참조 부탁드립니다. 파이썬[Python] Pandas, Pandas Series생성 및 활용하기 불러오는 중입니다... 그럼 간단히 Series에서 사용될 수 있는 메소드에 대해서 간단히 표로 한번 살펴보겠습니다. 다음 명시된 메소드에 대해서에 간단히 기술해봤습니다. Method Description(Series) axes row label 리스..

앞서 Pandas 포스팅에서는 Pandas의 가장 많이 사용되는 객체인 DataFrame에 대해서 알아봤습니다. 그래서 이번에는 DataFrame의 구성하는 항목인 Series에 대해서 알아보고자 합니다. Series Series는 다음과 같은 형태의 데이터 구성을 가지고 있습니다. 이 부분은 당연히, Data Frame의 한 Column으로 구성될 수 있습니다. 그럼 위와 같은 Series를 생성하는 부분에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 일단 다음과 같은 형태로 series를 선언할 수 있습니다. pandas.Series(data, index, dtype, copy) data - series를 구성할 데이터ㅡ ndarray, list, constants index - Optional한 부분 dtype ..

앞서 포스팅에서는 Pandas을 설치 하는 방법과 Anaconda를 설치하는 방법에 대해서 살펴봤습니다. 실제 Pandas에 대해서 이야기를 하고자 가장 기초적인 설치에 대해서 포스팅을 해봤습니다. 그러면, 이번 포스팅은 간단히 Pandas에 대해서 이야기를 하면서 데이터를 읽어와서 Data frame을 만드는 방법에 대해서 이야기를 하고자 합니다. 데이터 사이언스 및 빅데이터 관련된 곳에서는 Python Pandas를 많이 사용합니다. 하지만, 엑셀 또한 매우 많은 분석 기능 및 편리성들을 제공하고 있습니다. 하지만, 상당히 많은 사용자들이 엑셀을 사용하지 않고, Python Pandas를 사용하는 이유는 무엇일까요? 다음과 같은 이유라고 생각합니다. Excel은 Python보다 프로그램을 만드는 데에..

이번 포스팅은 데이터 과학 및 머신러닝에서 많이 사용하는 Pandas 모듈에 대해서 설치 하는 방법에 대해서 이야기를 드리고자 합니다. 실제 저의 경우 Pandas, Numpy등 이런 별도의 모듈에 대해서 가까이 할 일이 없을 것이라고 생각했습니다. 하지만, 어찌 하다 보니 관련해서 자연스럽게 가까워지고 있습니다. 저는 다음과 같이 2가지 방법에 대해서 살펴보고자 합니다. 1. pip를 이용한 방법을 활용한 설치 2. Anaconda를 설치하는 방법 1. pip를 이용한 방법을 활용한 설치 그럼 먼저 pip를 이용한 방법입니다. 저와 같이 SW의 미니멀라이프를 추구하는 사람들은 아나콘다(Anaconda)설치보다 이 방법을 활용할 것으로 보입니다. 가장 먼저, 윈도우 키를 눌려 주세요. 시작 메뉴가 나타날..